###Exerccios de Leitura e Manipulao de Dados

getwd()
setwd("C:/Users/Edmundo/Documents/Meus Documentos/BIANCA/MESTRADO/Linguagem R")
getwd()

##Distncia entre cidades

dist <- matrix(data=1:16,nrow=4,ncol=4)
dist <- matrix(c(0,3927,3949,3000,3927,0,3188,1827,3949,3188,0,1273,3000,1827,1273,0),nrow=4,ncol=4)
dist
rownames(dist) <- c("Atenas","Estocolmo","Madri","Paris")
colnames(dist) <- c("Atenas","Estocolmo","Madri","Paris")
dist
help(datasets)
library(help="datasets")
install.packages("datasets")
eurodist
#O eurodist  um comando que traz uma matriz em que os valores superiores  diagonal e os valores da diagonal principal aparecem como espaos "vazios", provavelmente para evitar a duplicao dos valores que aparecem na tabela, reduzindo assim a "poluio visual" da mesma.

##Criao de um data frame

cor <- rep(c("claro","escuro"),each=9)
dieta <- rep(c("A","B","C"),each=3,2)
peso <- c(0.1,1.1,3.7,5.7,-1.2,-1.5,3.0,-0.4,0.6,1.5,-0.1,2.0,0.6,-3.0,-0.3,-0.2,0.3,1.5)
hamsters <- data.frame(cor,dieta,peso)
hamsters
tapply(peso,list(cor,dieta),mean)

##Criando uma matriz

matrizbi <- matrix(data=rnorm(15,mean=10,sd=sqrt(3.6)),nrow=3,ncol=5)
matrizbi
colnames(matrizbi) <- paste("C",1:5)
rownames(matrizbi) <- paste("L",1:3)
matrizbi
medL <- apply(matrizbi,1,mean)
medC <- apply(matrizbi,2,mean)
varL <- apply(matrizbi,1,var)
varC <- apply(matrizbi,2,var)

med <- c(apply(matrizbi,1,mean),apply(matrizbi,2,mean))
med
vari <- c(apply(matrizbi,1,var),apply(matrizbi,2,var))
vari
registro <- data.frame(med,vari)
registro

##Lendo e salvando seus dados

mudas <- read.table("altura-mudas.csv",header=TRUE,sep=",")
mudas
summary(mudas$especie)
summary(mudas$substrato)
summary(mudas$altura)
arqtxt <- mudas[,c("especie","substrato","altura")]
arqtxt
write.table(arqtxt,"arqtxt.txt",sep="\t",row.names=FALSE)

##Classes de objetos

iris
iris3
class(iris)
class(iris3)
help(apply)
help(aggregate)
aggregate(iris[1:4],by=iris[5],FUN=mean) #Divide os dados de acordo com as variveis.
apply(iris3,c(2,3),FUN=mean) #Array:aplicao do apply.
colnames(iris) <- c("compr.spala","larg.spala","compr.ptala","larg.ptala","Espcies")
iris

##Acrescentando dados de sntese

biom <- read.table("esaligna.csv",header=TRUE,sep=",",as.is=TRUE)
biom
summary(biom)
soma.biom <- biom$tronco + biom$folha
biom$area.basal <- pi*((biom$dap)/2)^2
biom
biom$area.talhao <- biom$area.basal/biom$talhao
area.talhao <- biom$area.talhao
area.talhao
biom
mean(biom$area.talhao)
superior10 <- biom[biom$dap>10.0,]
superior10
write.table(superior10,file="DAPsuperior10cm.txt",sep="\t",row.names=FALSE)